本文目录一览：

图像识别在医疗领域有哪些具体应用？

传统医疗影像由医生进行读片，诊断速度较为缓慢，且完全依赖医生的个人能力，对相关领域专业人才需求量较大。AI图像识别技术的应用将有效解决此类问题。

AI医学影像产品可以对X线、CT、核磁共振等影像进行分割、特征提取、定量和对比分析，完成病灶自动识别与标注，发现肉眼无法识别的病灶，降低诊断结果的假阴性概率。

AI医疗技术有哪些重要应用？

医疗领域是人工智能一个重要的应用方向，与互联网不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的，过去五年是人工智能医疗发展的加速期，人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛。人工智能在医疗方面的应用场景主要有哪些呢？

1、智能药物研发

智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

新药研发是一个时间长、耗费大、风险大的漫长过程。塔夫茨大学药品研发研究中心通过既往获批的药物数据发现，研发一个新药至少需要10年、26亿美元的巨大投入。而人工智能技术在新药研发中可以发挥非常重要的作用。

2、智能诊疗

智能诊疗就是将人工智能应用到医学诊疗中，让机器“学习”专家级医师的医疗经验和医学文献知识，模拟诊疗时的思维逻辑，并在实际应用时给出方案。现在，智能诊疗的概念进一步扩大，一些诊疗时的准备工作也可由机器承担，进一步减轻医生的压力。

智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历，德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后智能问诊和智能诊断的区别，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。

再比如辅助治疗决策，辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向，通过先进算法，以临床指南知识库为基础，结合医生经验，对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练，能够挖掘治疗方案和结局的关联，对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。

3、医学影像智能识别

AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别智能问诊和智能诊断的区别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

4、医疗机器人

医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生，而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。

医疗机器人具有较为广泛的概念，包括外科手术机器人、康复机器人、医疗服务机器人和微型检测与治疗机器人等。外科手术机器人根据手术类型不同可分为显微外科手术机器人、神经外科手术机器人、耳鼻喉外壳手术机器人、整形外科与骨科手术机器人等。

5、智能健康管理

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等，对身体素质进行评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。“十四五”期间我国进入高质量发展的新阶段，我国健康管理也将进入一个新的发展阶段。面临机遇和挑战，健康管理服务将向着更加广泛、深入和个性化转变，利用AI技术对健康管理进行智能升级的智能健康管理是目前适合我国国情的一种健康管理方式。

想进入人工智能领域，该学习哪些东西？

当前学习人工智能是不错的选择，随着人工智能技术的不断发展和应用，整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。

想学好人工智能，这些一定要学好

1. 机器学习

首先要学习机器学习算法，这是人工智能的核心，也是重中之重。

在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用-learn 这个 机器学习的库，试着完成一些小项目。同时关注一下能否各种算法结合使用来提高预测结果准确率。在学习的过程中不必强求自己能够完全掌握各种算法推导，抓住重点理解算法，然后把算法用起来才是王道。

掌握一种编程工具，比如说 或者 ，当然工具掌握不难，大约只需要 30 分钟。

2. 深度学习

深度学习是当今非常热门的一个领域，是机器学习算法神经网络的延申，是把机器学习 的拟人更加发扬光大的领域。深度学习工程师也是各大公司需要的人才。

学习深度学习可以从 开源的 框架开始学习如何完成 DNN（深度神经网络）的构建以及应用。然后还是使用 框架来学习如何完成 CNN（卷积神经网络）的构建以及应用。最后来使用 框架来学习如何完成 RNN（循环神经网络）的构建以及应用。

3. 数据分析模块

当今作为数据科学的第一语言，熟练掌握 numpy、scipy、、 等数据分析的模块不光是作为数据分析师必须的，也是作为人工智能工程师所必须的， 如果大家认为自己的 语言掌握的不够熟练，可以从学习这些基础的模块开始，来锻炼自己。因为 -learn 机器学习算法库是基于 numpy、scipy、 开发的，所以大家掌握好了这些基础库，对于分析别人封装的算法源代码，甚至日后自己开发一些算法也 有了可能性。

4. Spark MLlib 机器学习库

如果说当今有什么是算法工程师的加分项，那么分布式计算框架 Spark 中算法库MLlib 就是一个，如果想掌握 Spark MLlib首先需要会使用 spark 计算框架， 建议大家还是使用 语言通过 来学习，在掌握了前面的机器学习部分后，这里再来学习里面的算法使用将变得异常容易。

5. 做一个人工智能项目

学了这么多，也做了一些小项目，最后一定要做一些个大项目整合一下自己的知识。做一些个人工智能领域的譬如医疗图像识别、人脸识别、自动聊天机器人、推荐系统、用户画 像等的大项目才是企业很需要的经验。可以将理论结合实际的运用也是成为高手的必经之路， 也是在企业工作所需要的能力。

6. 数学

数学是一个误区，很多人说自己的数学不够好，是不是做不了算法工程师？面对这样的问题，公司里面的算法工程师谁又敢说自己的数学真的好？数学是在学习机器学习阶段算法推导用的到的，但是这里的推导你又不需要非要一步步扣数学计算过程，举个例子，2+2=4， 那么数据基础是 1+1=2，但是咱们需要证明 1+1=2 吗？不需要，对吧，所以在机器学习阶段算法推导这里更重要的还是理解算法证明的思想，能够把讲的算法推导理清楚足够了，而这在讲的过程中如何有好的引导，又何须非自己没头绪的补数学然后走那个弯路呢？

AI数据服务在医疗领域有什么应用吗？

目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：

(一)医疗机器人

机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前实践中的医疗机器人主要有两种：

一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”;

二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。

(二)智能药物研发

智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。

(三)智能诊疗

智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

(四)智能影像识别

智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分： 一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

(五)智能健康管理

智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

数智观察：两年融资200亿元，AI+医疗赛道为何吸金能力强

人工智能逐渐渗透人们的生活，医疗保健行业也发生了很大变化，近年来AI+医疗迅速兴起。那么，AI+医疗是什么呢？

人工智能+医疗，是人工智能技术对医疗相关领域应用场景的赋能现象，即利用最先进的人工智能技术，达到患者与医疗工作者、医疗机构以及医疗设备之间的信息化。可以理解为，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。

政策加持、技术迭代加上市场需求推动，AI+医疗迎来快速发展

2020年，是AI+医疗行业的转折之年。一方面，AI医疗三类器械的过审，使AI医疗影像行业跑通了困扰其多年的审评审批阶段，从“应用落地”步入“商业化”；另一方面，疫情加速医院与各企业进行主动智慧化重建。据艾瑞《中国AI+医疗行业研究报告》推测，2020-2022年的CAGR（复合增长率）将达到51.9%，2022年预计AI+医疗市场规模将超过70亿元。

此外政策红利，也极大地推动了AI+医疗的应用实践落地。

AI+医疗赛道火爆 2020年至今获得融资额将近200亿元人民币

根据中商产业研究院数据，2020年AI+医疗已占人工智能市场的18.9%。另据IDC统计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中人工智能在医疗行业的应用将占市场规模的五分之一，即250亿美元。在人工智能的所有应用中，医疗排在第一。

AI+医学影像产品和企业不断涌现，据天眼查不完全统计，2020年至今，国内AI+医疗领域共发生了89起融资事件，融资金额总计达到175亿元人民币，其中医学影像约占总融资数的1/3。

天眼查数据研究院研究发现，从近两年的融资轮次看，超6成企业处于A轮和B轮，这部分企业开始步入发展成熟阶段，产品技术得到市场认可、商业模式趋于成熟的企业也更易得到资本的青睐。各企业也纷纷加大技术研发力度，以创新厚植竞争优势，加快发展的步伐。

AI+医疗应用场景广泛

目前，我国的AI+医疗主要应用于医学影像、辅助医疗、药物研发、 健康 管理、疾病预测等五大领域。

AI医学影像。具有速度快、稳定性高、成本低的特点。借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展，医学影像成为中国人工智能与医疗结合最成熟的一个领域。AI医学影像行业表现亮眼，在肺结核、眼底、乳腺癌、宫颈癌领域已经有成熟的产品。

天眼查数据显示，我国目前有2万多家企业名称或经营范围含“医疗影像、医学影像”的在业、存续、迁入、迁出的相关企业，超5成相关企业成立于5年内。 从地域分布来看，广东的医疗影像关企业数量最多，超过3,000家，占全国的13%。

人工智能与医疗相结合，将传统医疗迭代进了智慧医疗时代，人工智能（AI）医学影像辅助诊断的能力越发显现。从专利申请数据来看，2011年-2020年专利申请信息共计7,000余件，且数量呈逐年上升趋势。专利类型中，发明专利所占比重最大，达到53.73%，其次是实用新型，占比38.46%。

AI辅助医疗。辅助诊断方面，以沃森医生平台为例，它可以在短时间内综合患者的各类信息，结合上百万的资料给出精准的诊断结果和治疗方案。辅助手术方面，以达芬奇机器人为例，这是一种人机协作型机器人，在手术过程中，医生可以在千里之外运用机械臂实时、精准的进行手术辅助。

我国目前有11万多家医疗诊断相关企业，超8成相关企业成立于5年内，其中，仅2020年新增企业注册量超3万家，增速达63%。 从地域分布来看，广东的AI辅助诊断企业数量最多，有3万多家，占全国的30%。

AI药物研发。国内新药研发仍以仿制药和改良药为主，主要为AI公司与药企合作开发新药。完整的药物开发过程包括靶标筛选、药物发现、临床试验等。随着大数据和人工智能在科学研究中的应用，药物研究和开发将变得更加精确和便捷，高效解决周期长、费用高、成功率低的问题。

我国目前有6万多家药物研发相关企业，5成相关企业成立于1年内，其中，仅2020年新增企业注册量超2万家，增速接近100%。 从地域分布来看，广东的AI药物研发企业数量最多，有1.1万多家，占全国的18%。

AI 健康 管理。产品形态主要为智能可穿戴设备。2019年医疗AI范围扩大到了康养范围之后，国内可穿戴设备在医疗场景的广泛应用，通过 健康 大数据智能分析，可以帮助个人或企业有针对性的管理 健康 ，通过进行长时间的实时监测以及数据多维管理和分析把被动的疾病治疗变为主动的 健康 监控。

我国有超1.5万余家可穿戴设备相关企业，其中有368家为高新技术企业，占比为2.4%。从地域分布来看，广东的可穿戴设备相关企业数量最多，超过1.2万家。从专利分布来看，可穿戴设备相关企业的专利类型主要为发明，占比46.2%，另外，实用新型和外观设计的专利分别占34.0%和19.8%。

AI疾病检测。主要聚焦于基因检测领域。优势：其一，中国有大量的数据样本。计算机需要大批数据，不断训练算法，许多国家没有如此大的人口基数，疾病的数据量受到限制；其二，中国有广阔的应用场景。数量庞大的患者、相对少的医生，远程和人工智能诊断在我国有大量需求。

我国目前有超5,800余家基因检测相关企业，其中有190家为高新技术企业，占比为3.2%。从地域分布来看，广东的基因检测相关企业数量最多，有近1,300家，占比22%。从专利分布来看，基因检测相关企业的专利类型主要为发明，占比72.4%，另外，实用新型和外观设计的专利分别占24.41%和3.19%。

技术和应用双引擎驱动 AI+医疗赋能智慧生活近在咫尺

从AI+医疗行业的发展趋势来看，随着人工智能、移动互联网、物联网、大数据及大数据安全等技术的发展， 健康 全流程管理的各个环节将会越来越智能化，精准医疗将会越来越个性化、个体化。

首先，AI和大数据在医疗行业智能化方面，建立可管理、可控制、可追溯的 健康 医疗数据开放运营体系，推动医疗 健康 大数据流通服务，需要在 探索 医疗数据在隐私计算和人工智能等新技术的基础上，针对医疗行业辅助诊疗领域进行融合创新应用，在隐私计算技术赋能下，做到医疗数据真正意义的隐私保护，进而最大化地释放数据价值。例如：专注隐私保护和数据流通技术的华控清交已经就医疗影像数据进行AI模型训练分析，并验证了训练结果与明文结果 的一致性。

其次，AI在医疗领域应用成熟度方面，医疗影像作为AI+医疗领域投融资热门赛道，在应用场景上也越来越细分。国内应用AI+CT影像在智能辅助诊断心血管疾病、神经系统疾病、脑部疾病、眼底疾病、肺部疾病等都较为成熟。例如：养老企业融合引进AI眼底筛查、毫米波雷达、高灵敏生物芯片技术，为老年人打造眼底人工智能慢病检测仪等黑 科技 适老产品，通过眼底检测仪3分钟筛查出30种 健康 疾病，得到依据自动算法生成的体检报告。

未来，凭借AI+医疗出色的算法和大数据分析，相关服务平台的各个服务端口的数据壁垒逐渐打通，实现在各个核心应用场景的完美落地，最终提升国内整体医疗水平。